• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.643-645
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• 2002

자바가상기계는 클래스 파일에 있는 클래스, 상수, 필드, 메소드 등의 내부 정보를 읽고 자바 응용 프로그램을 실행한다. 보조기억장치가 없는 내장형 시스템의 경우 클래스 파일은 주기억장치, 즉 메모리에 두어야 하지만 클래스 파일 자체는 크기도 클 뿐 아니라 내부 정보에 접근하는 것도 효율적이지 못하다. 따라서 대개의 경우 클래스 파일을 변형한 형태로 메모리에 배치하는데, 본 논문에서는 특히 simpleRTJ 라고 하는 상용 내장형 자바가상기계에서 적용된 방식에 대해 조사해보았다. 이 플렛폼에서의 분석을 통해 클래스 파일의 크기가 얼마까지 줄어들 수 있고, 내부 정보에 대해서는 얼마나 효율적으로 접근할 수 있는지에 대해 고찰하였으며, 그 결과를 바탕으로 향후 더 개선된 형태로 클래스 파일을 메모리에 배치할 수 있는 방안에 대해 연구하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.775-778
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• 2014

온톨로지(Ontology)는 시맨틱 웹 (Semantic Web) 구현 도구 중 하나로, 지식 개념을 의미적으로 연결하는 것에 쓰인다. 두 온톨로지 사이의 클래스 매핑은 온톨로지의 중요 연구 분야 중 하나이고, Unstructured, Semi-Strucutured Data가 증가함에 따라 스키마를 이용한 클래스 매핑은 한계를 갖게 되었다. 따라서 본 논문은 스키마를 이용하는 클래스 매핑이 아니라 온톨로지의 클래스에 존재하는 인스턴스의 정보를 활용하여 두 클래스간의 유사도를 측정하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 인스턴스 간에 측정한 유사도를 기반으로 서로 다른 두 온톨로지의 클래스 사이의 유사도를 측정하며, 전반적인 유사도는 높게 나오지 않았지만 모든 클래스 간의 매핑을 찾아내는 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.958-961
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• 2010

본 논문에서는 고객의 초기 요구 문서인 문제 기술서로부터 문장 분석을 통하여 개념클래스를 도출하는 방법에 대하여 제안한다. 문제기술서는 개발할 시스템에 대한 고객의 요구사항을 개괄적으로 작성된 문서로서 요구사항을 분석하고 설계할 때 이용되는 초기 문서 역할을 한다. 개발자는 이 문서의 내용을 바탕으로 시스템에 중요한 개념클래스를 도출하는 작업을 시작한다. 시스템 개발에 사용될 개념클래스들을 도출하는 것은 객체지향적인 설계에서 중요한 과정이다. 문서 기술서로부터 개념클래스 도출 과정은 주로 개발자의 경험과 직관에 의존하는 경향이 있으며 경험이 많은 전문 개발자들은 문제 기술서로부터 개념클래스들을 올바르게 도출할 수 있지만 초보 개발자의 경우 도출에 어려움이 따른다. 이러한 문제점의 개선 방법으로 기술서의 문서에서 문장 단위로 형태소 분석을 통하여 명사와 동사를 추출한다. 추출된 명사를 통하여 2가지 분류 기준에 따라 개념클래스 도출하고, 이후 동사를 이용하여 개념클래스 간의 관계 설정하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1240-1242
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• 2011

본 논문에서는 여러 개의 클래스가 존재할 때, 각 클래스 내에서 샘플들을 클러스터링하고 서로 다른 클래스들과 분산도를 비교하여 클러스터가 가장 겹치지 않는 유전자 쌍들을 찾는다. 각 유전자 쌍에서 테스트 샘플과 가장 가까운 클러스터를 찾음으로써 클래스를 분류하고, 최종적으로 과반수 의결(Majority vote)하여 가장 많이 분류된 클래스를 최종 클래스로 확정한다. 그 결과, 해당 모델이 여러 개의 클래스를 가진 데이터에서 다른 비교 알고리즘의 모델들보다 높은 정확도를 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.612-628
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• 2001

본 논문은 절차지향 소프트웨어로부터 클래스와 상속성을 추출하기 위한 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법론은 모든 경우의 객체 후보군으로부터 정의된 클래스 후보군과 그들의 상속성을 생성하여 클래스 후보군과 영역 모델 사이의 관계성과 유서 정도를 가지고 최고 또는 최적의 클래스 후보군을 선택하는데 초점을 둔다. 클래스와 상속성 추출 방법론은 다음과 같은 두드러진 특징을 가지고 있다. 정적(속성)과 동적(메소드)인 클러스터링 방법을 사용하고, 클래스 후보군의 경우는 추상화에 초점을 두며, m개의 클래스 후보군과 n개의 클래스 후보 사이의 상속 관계의 유사도 측정 즉, 2차원적 유사도 측정은 m개의 클래스 후보와 n개의 클래스 후보 사이의 전체 그룹에 대한 유사도를 구하는 수평적 측정과 클래스 후보군들에서 상속성을 가진 클래스의 집합과 영역 모델에서 같은 클래스 상속성을 가진 클래스 집합 사이의 유사도를 위한 수직적 측정방법이 있다. 이러한 방법론은 최고 또는 최적의 클래스 후보군을 선택하기 위해 제공학 전문가에게 광범위하고 통합적인 환경을 제시하고 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1443-1450
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• 2004

객체지향 소프트웨어 개발 초기단계에서 클래스의 결정은 많은 객체와 관련된 속성들의 클러스터링을 하는 복잡한 문제이다. 클래스의 재사용을 위해 라이브러리에 클래스의 등록은 반복적인 시행착오에 의존하여왔다. 클래스를 등록하는 전통적인 방법과 모델링 혹은 설계단계에서 클래스와 그 계층구조의 정의를 위한 통합적인 방법에 대해 논의한다. 속성 클러스터링 문제를 위해 객체들의 속성 유사도에 근거하여 0-1 정수프로그램 위한 모형을 제시하고 또한 네트워크 기법을 이용한 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 클래스 계층구조를 생성하기 위한 규칙을 제시하였으며 계층구조그래프 생성알고리즘을 제안한다. 본 연구결과를 이용하여 실제 현장의 문제를 사례로 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제28권4호
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• pp.463-476
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• 2001

기존의 PC나 W/S보다 이동성으로 인해 성능 상 제약이 많은 이동 컴퓨터 (mobile computer)는 인터넷을 통한 멀티미디어 서비스를 위해 프락시 서버(proxy server)를 이용하여 이미지 파일의 양을 줄이거나 모든 데이타를 문자로만 처리해서 전송 받고 있다. 그러나 기존의 프락시 서버들은 다양한 이동 컴퓨터들로부터 H/W의 사양을 전송 받지 못하기 때문에, 이동 컴퓨터의 디스플레이 크기가 다양함에도 불구하고 동일한 크기(pixels)의 이미지 파일을 이동 컴퓨터들에게 전송해야만 한다. 그리고 사용자 별로 구분된 캐시를 사용함으로써 캐시의 적중률(hit ratio)이 떨어지게 된다. 이를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 디스플레이 크기와 색상을 기준으로 다양한 이동 컴퓨터들을 클래스로 나누고, WWW의 이미지 파일을 각각의 클래스에 적합하게 변환하여 저장하는 프락시 서버인 '클래스 기반 프락시(Class-based Proxy)'를 설계하고 구현하였다. 클래스 기반 프락시는 클라이언트 장치 (client device)가 요구하는 이미지 파일을 해당 클래스의 디스플레이 크기에 비례하여 변환한다. 따라서, 이동 컴퓨터들은 해당 클래스에 맞도록 변환된 이미지 파일을 클래스 기반 프락시로부터 전송 받기 때문에 PC나 W/S에서 보던 홈페이지의 화면을 이동 컴퓨터에서도 유사하게 볼 수 있다. 또한, 클래스 기반 프락시는 캐시에 저장되어 있는 변환된 이미지 파일을 동일한 클래스의 이동 컴퓨터들이 서로 공유하도록 하였다. 본 논문에서 구현한 클래스 기반 프락시와 기존의 프락시 서버를 테스트 한 결과， 클래스 기반 프락시 는 클라이언트에게 적합하게 변환된 이미지 파일들이 캐시에 저장되어 사용될 때 기존의 프락시 서버보다 빠른 속도를 보였다. 그리고 사용자들이 늘어날수록 클래스 기반 프락시가 기존의 프락시 서버보다 빠른 처리 속도를 나타냈다. 따라서, 클래스 기반 프락시는 클래스 별로 구분된 캐시로 인해 프락시 서버의 부담을 줄임으로써, 기존의 프락시 서버들보다 확장성(scalability)이 향상되었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1093-1098
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• 2006

VR 엔진은 일부 입력장치에 대해서만 제한적으로 지원하기 때문에, 개발자가 원하는 입력장치를 사용하지 못하는 경우가 있으며, 가격 또한 고가이기 때문에 특수한 입력장치를 사용하기 위해, 다른 VR 엔진이나 별도의 옵션을 구매하기에는 경제적인 부담이 많이 든다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개발자가 사용하고자 하는 입력장치와 VR 엔진의 호환을 위한 랩퍼 클래스를 제안한다. 개발한 랩퍼 클래스는 VR 엔진에서 조이스틱을 제어할 수 있는 조이스틱 클래스와 USB 캠을 통하여 영상을 획득하기 위한 USB 캠 클래스이다. 조이스틱 클래스는 입력장치 클래스를 상속받은 후 DirectX 를 이용하여 입력장치를 셋업 하고, 입력장치의 데이터 값을 처리한 후 VR 엔진의 API 로 값을 넘겨주기 전에 후킹하여 조이스틱을 제어할 수 있다. USB 캠 클래스는 VFW(Video for Window)를 사용하여 캠의 영상을 획득하여 버퍼에 저장한 후 VR 엔진의 디스플레이 버퍼에 값을 넘겨서 캠의 영상을 VR 엔진에서 디스플레이 할 수 있다. 이러한 방법을 통해 조이스틱, USB 캠 같은 입력장치를 VR 엔진과 호환할 수 있으며, 다른 종류의 입력장치에 대하여서도 본 연구에서 개발한 랩퍼 클래스를 상속받아 사용할 수 있다. 본 논문에서 사용한 VR 엔진은 Vega Prime 엔진이며, Vega Prime 엔진의 API 에 개발한 랩퍼 클래스를 추가하여 드라이빙, 영상인식 시뮬레이터를 개발한 결과, 효과적이고 경제적으로 입력장치의 연동이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권8호
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• pp.781-788
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• 2005

LDA는 클래스간 퍼진 정도와 클래스내 퍼진 정도의 비를 최대화하는 변환를 구하는 데이터 구분 기술이다. LDA는 여러 가지 응용에 성공적으로 응용되었지만 그 모델의 단순성과 관련된 두 가지 한계를 가지고 있다. 첫째는 각 클래스의 데이타가 가우시안 분포를 가진다고 가정되므로 복잡한 분포를 갖는 데이타를 구분하는데 실패한다는 것이다. 둘째는 LDA가 클래스의 전체 범위에 대해서 단지 하나의 변환만을 주므로 클래스 기반의 정보를 잃게 된다는 것이다. 본 논문은 위의 문제들을 극복하는 세가지 확장들을 제안한다. 첫 번째 확장은 더 복잡한 분포를 표현할 수 있는 PCA 혼합 모형을 이용하여 클래스내 퍼진 정도를 모델링함으로써 첫째 문제를 극복한다. 두번째 확장은 클래스 기반 특징들을 제공하기 위해서 각 클래스에 대해 다른 변환을 취함으로써 둘째 문제를 극복한다. 셋째 확장은 PCA 혼합 모형의 관점에서 각 클래스를 표현함으로써 앞의 두 확장을 결합하는 것이다. 숫자 인식과 알파벳 인식에 대한 실험에서 LDA의 모든 제안된 확장들이 LDA보다 더 좋은 분류 성능을 보여 주었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.941-951
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• 1999

정보저장소에 저장된 클래스 부품들은 검색, 추출과정을 통한 부품의 다양한 시각적 정보가 부족하고 정확한 정보의 표현 기능이 요구되고 있다. 따라서 본 연구는 클래스 부품을 정보저장소에 저장하기 위해 객체의 구문분석 방법과 추출 Viewer 기능을 연구하였다. 분석과정에서는 클래스명, 멤버함수, 속성 등을 추출하고 클래스 자체정보와 클래스 사이의 상속관계, View를 위한 다이어그램 정보 등을 추출하였다. 또한 추출한 분석정보를 시각적으로 표현할 수 있는 추출 Viewer 기능을 구현하여 클래스 부품의 재사용과 생성, 삽입, 삭제 기능을 보였다. Viewer 기능은 객체의 상속관계와 클래스에 대한 구성정보를 보여주며, 단순한 부품의 재사용에 그치지 않고 클래스를 생성할 수 있는 기능을 추가하여 클래스 부품의 효율적 관리와 재사용성을 높이도록 하였다. 따라서 본 연구는 클래스 부품 정보, 상속관계, 계층도의 정보와 프로세스 등으로 분류하였고 추출 Viewer 기능을 통한 객체의 이해력을 높이고, 객체 생성을 위한 프로토타입을 지원한다.